簡介：

利用深度算法提取特征強模樣，復(fù)雜場景適應(yīng)能力強的特點，結(jié)合傳統(tǒng)算法可解釋性強服務，方便用戶自動調(diào)整等優(yōu)點很重要，提供整體的解決方案。

                       對比                                       量化                                   多通道                                  量化分割

多樣的AI算法：

具有多種不同的深度算法覆蓋，包括分割異常狀況、分類、定位高效、缺陷量化應用創新、對比分類、對比分割機構、多圖分類以及多圖分割改善、異常檢測，通過多種算法相互融合協調機製，可以覆蓋大多數(shù)的制造業(yè)缺陷檢測領(lǐng)域信息化。與傳統(tǒng)算法缺陷檢測相比形勢，通過采用多樣的AI算法節(jié)約開發(fā)用時90%，大大減少開發(fā)成本取得明顯成效。

的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：

結(jié)合前沿的機器學(xué)習(xí)約定管轄、深度學(xué)習(xí)算法，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計思路為通過分類算法利用神經(jīng)對空間的關(guān)注以及對不同通道的關(guān)注創新的技術，干預(yù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)注點發揮，防止分類算法關(guān)注到圖像的其他特征 

精度高、檢測速度快：

基于GPU的cuda以及tensor core進行開發(fā)快速增長，對不同網(wǎng)絡(luò)層進行融合開放以來，利用fb16進行加速，多工具相互融合嵌套加速穩步前行〗Y構不合理？珊撩爰壙焖夙憫?yīng)各種圖像識別具體場景，通過數(shù)據(jù)訓(xùn)練不斷提高識別效果逐步改善，準確率可達99%以上意見征詢。

迭代速度快：

可以利用輔助標注系統(tǒng)，少量的標注數(shù)據(jù)大大提高。對大量數(shù)據(jù)進行半自動標注的必然要求，大大減少標注的時間成本。使用主動學(xué)習(xí)的方式取得了一定進展，大量的減少訓(xùn)練的數(shù)據(jù)完善好。采用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方便數(shù)據(jù)的方便快速讀寫。利用GPU加速在1小時內(nèi)完成數(shù)據(jù)訓(xùn)練積極參與，快速迭代檢測模型問題分析。